AbstractWe describe recent developments and enhancements of the LFR-toolbox for Matlab for building LFT-based uncertainty models and for LFT-based gain scheduling. A major development is the new LFT-object definition supporting a large class of uncertainty descriptions: continuous- and discrete-time uncertain models, regular and singular parametric expressions, more general uncertainty blocks (nonlinear, time-varying, etc.). By associating names to uncertainty blocks the reusability of generated LFT-representations and the user friendliness of manipulation of LFR-descriptions have been highly increased. Significant enhancements of the computational efficiency and of numerical accuracy have been achieved by employing efficient and numerically robust Fortran implementations of order reduction tools via mex-function interfaces. The new enhancements in conjunction with improved symbolical preprocessing lead generally to a faster generation of LFT-representations with significantly lower orders.
ZusammenfassungDieser Aufsatz beschreibt aktuelle Entwicklungen und Erweiterungen der Matlab LFR-Toolbox zur Realisierung LFT-basierter Unsicherheitsmodelle und den Entwurf LFT-basierter Gain-Scheduling-Regler. Eine entscheidende Verbesserung der Toolbox wurde durch die Einführung eines neuen LFT-Objektes erreicht. Damit wird eine große Klasse von Unsicherheitsbeschreibungen unterstützt: zeitkontinuierliche und zeitdiskrete Modelle, reguläre und singuläre parametrische Modelle, nichtlineare sowie zeitvariante Modelle. Jeder Modellunsicherheit wird ein eindeutiger Name zugewiesen und somit die Wiederverwendbarkeit der LFT-Modelle und die Benutzerfreundlichkeit der Toolbox verbessert. Erhebliche Steigerungen der Rechengeschwindigkeit sowie der numerischen Genauigkeit, wurden durch die Anbindung effizienter und numerisch robuster Fortran Implementierungen von Ordungsreduktionsroutinen erreicht. All diese Verbesserungen, in Verbindung mit verbesserten symbolischen Vorverarbeitungswerkzeugen, ermöglichen eine effiziente Erzeugung von LFT-Modellen mit niedriger Ordnung.
Enhanced LFR-toolbox for Matlab&z.star;This article was presented at ODAS 2004.
Erweiterte LFR-Toolbox für Matlab
Aerospace Science and Technology ; 9 , 2 ; 173-180
2004-12-02
8 pages
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